5 bibliothèques de science des données pour Python que chaque scientifique de données devrait utiliser

Python, en tant que langage, est devenu le besoin de l'heure. Il fait tout, de la création, la gestion et l'automatisation de sites Web à l'analyse et au traitement des données. Ses fonctionnalités les plus authentiques apparaissent lorsque les analystes de données, les ingénieurs de données et les scientifiques des données font confiance à Python pour faire les enchères de leurs données.

Le nom de Python est devenu synonyme de science des données, car il est largement utilisé pour gérer et tirer des enseignements des formulaires de données en plein essor.

Sa série de bibliothèques n'est que la pointe de l'iceberg; de nombreux scientifiques des données commencent à utiliser les bibliothèques disponibles d'un simple clic.

Comment les bibliothèques de Python peuvent-elles aider avec la science des données ?

Python est un langage de programmation polyvalent et à multiples facettes qui continue d'apaiser les gens avec ses syntaxe simple à utiliser, de vastes gammes de bibliothèques spécifiques à un objectif et une liste complète de fonctionnalités.

La plupart des bibliothèques Python sont pratiques pour effectuer des analyses détaillées, des visualisations, du calcul numérique et même de l'apprentissage automatique. Étant donné que la science des données concerne l'analyse des données et le calcul scientifique, Python a trouvé un nouveau foyer pour lui-même en son sein.

Certaines des meilleures bibliothèques de science des données incluent :

• les pandas
• NumPy
• Scikit-Apprendre
• Matplotlib
• Seaborn

Discutons de chaque bibliothèque pour voir ce que chaque option offre aux data scientists en herbe.

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1. les pandas

Python Data Analysis Library ou Pandas est probablement l'une des bibliothèques les plus couramment utilisées dans Python. Sa flexibilité, son agilité et sa série de fonctions en ont fait l'une des bibliothèques les plus appréciées de Python.

Étant donné que la science des données commence par la gestion, la manipulation et l'analyse des données, la bibliothèque Pandas apporte son soutien pour rendre ses fonctionnalités encore plus utiles. La bibliothèque consiste à lire, manipuler, agréger et visualiser des données et à tout convertir dans un format facile à comprendre.

Vous pouvez connecter des bases de données CSV, TSV ou même SQL et créer une trame de données avec Pandas. Une base de données est relativement symétrique à un tableau de logiciel statistique ou même à un tableur Excel.

Les pandas en bref

Voici quelques éléments qui englobent les fonctionnalités de Pandas en un mot :

• Indexer, manipuler, renommer, trier et fusionner des sources de données dans des blocs de données
• Vous pouvez facilement ajouter, mettre à jour ou supprimer des colonnes d'un bloc de données
• Attribuer les fichiers manquants, gérer les données manquantes ou les NAN
• Tracez les informations de votre bloc de données avec des histogrammes et des boîtes à moustaches

En bref, la bibliothèque Pandas constitue la base sur laquelle repose l'essence même des concepts de science des données de Python.

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2. NumPy

Comme son nom l'indique bien, NumPy est largement utilisé comme bibliothèque de traitement de tableaux. Puisqu'il peut gérer des objets de tableau multidimensionnels, il est utilisé comme conteneur pour les évaluations de données multidimensionnelles.

Les bibliothèques NumPy se composent d'une série d'éléments, dont chacun est du même type de données. Un tuple d'entiers positifs sépare idéalement ces types de données. Les dimensions sont appelées haches, tandis que le nombre d'axes est appelé rangs. Un tableau dans NumPy est classé comme ndarray.

Si vous devez effectuer divers calculs statistiques ou travailler sur différentes opérations mathématiques, NumPy sera votre premier choix. Lorsque vous commencez à travailler avec des tableaux en Python, vous réalisez à quel point vos calculs fonctionnent bien et l'ensemble du processus est transparent, car le temps d'évaluation diminue considérablement.

Que pouvez-vous faire avec NumPy ?

NumPy est l'ami de tout data scientist, simplement pour les raisons suivantes :

• Effectuer des opérations de base sur les tableaux comme ajouter, soustraire, trancher, aplatir, indexer et remodeler des tableaux
• Utilisez des tableaux pour les procédures avancées, y compris l'empilement, le fractionnement et la diffusion
• Travailler avec les opérations d'algèbre linéaire et de date/heure
• Exercez les capacités statistiques de Python avec les fonctions de NumPy, le tout avec une seule bibliothèque

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3. Scikit-Apprendre

L'apprentissage automatique fait partie intégrante de la vie d'un scientifique des données, d'autant plus que presque toutes les formes d'automatisation semblent dériver leurs bases de l'efficacité de l'apprentissage automatique.

Scikit-Learn est effectivement la bibliothèque native d'apprentissage automatique de Python, qui offre aux data scientists les algorithmes suivants :

• SVM
• Forêts aléatoires
• Regroupement des K-moyennes
• Agrégation spectrale
• décalage moyen, et
• Validation croisée

En effet, SciPy, NumPy et d'autres packages scientifiques connexes au sein de Python tirent des inférences de Scikit-Learn. Si vous travaillez avec les nuances d'algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés de Python, vous devriez vous tourner vers Scikit-Learn.

Plongez dans le monde des modèles d'apprentissage supervisé, y compris Naive Bayes, ou contentez-vous de regrouper des données non étiquetées avec KMeans; le choix t'appartient.

Que pouvez-vous faire avec Scikit-Learn ?

SciKit-Learn est un jeu de balle très différent, car ses fonctionnalités sont assez différentes du reste des bibliothèques avec Python.

Voici ce que vous pouvez faire avec ce Scikit-Learn

• Classification
• Regroupement
• Régression
• Réduction dimensionnelle
• Sélection du modèle
• Pré-traitement des données

Puisque la discussion s'est éloignée de l'importation et de la manipulation de données, il est essentiel de noter que Scikit-Learn des modèles données et ne manipuler sous quelque forme que ce soit. Les inférences tirées de ces algorithmes constituent un aspect important des modèles d'apprentissage automatique.

4. Matplotlib

Les visualisations peuvent placer vos données, vous aider à créer des histoires, des figures 2D et intégrer des tracés dans des applications, le tout avec la bibliothèque Matplotlib. La visualisation des données peut prendre différentes formes, allant des histogrammes, des diagrammes de dispersion, des diagrammes à barres, des diagrammes de zone et même des diagrammes circulaires.

Chaque option de traçage a sa pertinence unique, faisant ainsi monter d'un cran l'idée même de la visualisation des données.

De plus, vous pouvez utiliser la bibliothèque Matplotlib pour créer les formes de graphiques suivantes avec vos données :

• Camemberts
• Parcelles souches
• Graphiques de contour
• Parcelles de carquois
• Spectrogrammes

5. Seaborn

Seaborn est une autre bibliothèque de visualisation de données au sein de Python. Cependant, la question pertinente est de savoir en quoi Seaborn diffère de Matplotlib? Même si les deux packages sont commercialisés en tant que packages de visualisation de données, la différence réelle réside dans le type de visualisations que vous pouvez effectuer avec ces deux bibliothèques.

Pour commencer, avec Matplotlib, vous ne pouvez créer que des graphiques de base, y compris des barres, des lignes, des zones, des nuages ​​de points, etc. Cependant, avec Seaborn, le niveau des visualisations est augmenté d'un cran, car vous pouvez créer une variété de visualisations avec moins de complexité et moins de syntaxes.

En d'autres termes, vous pouvez travailler sur vos compétences de visualisation et les développer en fonction de vos exigences de tâche avec Seaborn.

Comment Seaborn vous aide-t-il ?

• Déterminez vos relations entre diverses variables pour établir une corrélation
• Calculer des statistiques agrégées avec des variables catégorielles
• Tracer des modèles de régression linéaire pour développer des variables dépendantes et leurs relations
• Tracer des grilles multi-traces pour dériver des abstractions de haut niveau

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Travailler intelligemment avec les bibliothèques Python

La nature open source de Python et l'efficacité basée sur les packages aident grandement les scientifiques des données à exécuter diverses fonctions avec leurs données. De l'importation et de l'analyse aux visualisations et aux adaptations de l'apprentissage automatique, il y a quelque chose pour chaque type de programmeur.

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